Spark1.1.1官网文档翻译3任务提交

提交任务
Spark-submit是bin目录下的用来在集群上启动应用程序的方法。它可以使Spark使用统一的接口管理ClusterManager，使得你不必为每一个程序进行单独部署

打包应用的依赖

如果你的代码依赖于其他的项目，你将需要把应用程序分发到集群上面，为此，创建一个打包文件（或者更高级的“JAR”文件）包含代码和它所依赖的。使用SBT或者Maven进行加载。创建打包文件的时候，Spark和Hadoop的文件不需要打包，因为这些是在ClusterManager上面的设置。一旦你拥有了一个包文件，你可以调用bin/spark脚本来运行它。

Python，你可以使用--.py文件参数作为Spark的补充，.py.zip.egg等文件都可以在你的程序中进行使用。如果你有多个.py文件，我们建议包装秤.zip或者.egg

使用Spark-submit提交申请

一旦应用程序捆绑在了一起，可以使用bin/spark-submit脚本提交，这个脚本会为Spark设置classpath和它的依赖，可以支持不同的ClusterManager以及他们对Spark的管理。

./bin/spark-submit \

--class <main-class>

--master <master-url>

--deploy-mode <deploy-mode>

--conf <key>=<value>

...#other options

<application-jar>

[application-arguments]

一些常用的选项

--class:你程序的入口(org.apache.spark.example.SparkPi)

--master:集群master的url(spark://23.195.26.187:7077)

--deploy-mode:你的部署是在工作节点（cluster）还是外部节点（client）默认client*

--conf:键值对模式的任意属性，值包含空格引用"key=value"

application-jar:jar包和你的程序依赖的地址，这个地址必须在集群上面可见的，比如hdfs://path或者file://path（当前节点）

application-argument:主要方法的参数，如果有的话

*一个部署策略是提交你的程序到一个作为入口的物理机器（比如Ec2集群的Master）在这种安装模式下，客户端模式是很合适的。在客户端模式下，driver直接在spark-submit过程中发送，与输入输出直接连接到控制台应用，涉及到REPL（读取-求值-输出循环，例如Spark Shell）

另外，如果你的应用程序从远离工作机器（例如在你的笔记本电脑上）它是常见的使用集群模式以减少drivers和执行者之间的网络延迟。请注意集群模式当前不支持standaloneclusters,Mesos cluster或者Python applications

对于python应用程序，只需要在<application-jar>中添加一个py文件，jar文件，或者egg文件即可，py文件的搜索路径是--py-files

几个例子

#本地运行程序在8核上面

./bin/spark-submit \

--classorg.apache.spark.example.SparkPi \

--master local[8] \

/path/to/example.jar

100

#运行在spark 独立集群

./bin/spark-submit \

--classorg.apache.spark.examples.SparkPi \

--master spark://207.184.161.138:7077\

--executor-memory 20G \

--total-executor-cores 100 \

/path/to/example.jar \

1000

#运行在Yarn集群

export HADOOP_CONF_DIR=XXX

./bin/spark-submit \

--classorg.apache.spark.example.SparkPi \

--master yarn-cluster \#可以使用yarn-client启用client模式

--executor-memory 20G \

--num-executors 50 \

/path/to/examples.jar \

1000

#运行在集群的Python程序上

./bin/spark-submit \

--master spark://207.184.161.138:7077\

examples/src/main/python/pi.py \

1000

Master地址

SparkMasterURL有以下几个选择形式

Local	本地一个工作者的线程运行（不并行运行）
Local[k]	局部K个工作者运行Spark（理想状态下，设置为你机器的核数）
Local[*]	以尽可能多的工作者线程运行，作为核心逻辑运行在机器上
spark://HOST:PORT	连接到特定独立集群的主机，端口默认是7077
mesos://HOST:PORT	连接特定的mesos集群，端口必须配置为特定的，默认是5050或者，为使用zookeeper，采用mesos://zk://....
yarn-client	使用客户端模式连接到Yarn集群，集群位置将从HADOOP_CONF_DIR变量中寻找
Yarn-cluster	使用集群端模式连接到Yarn集群，集群位置将从HADOOP_CONF_DIR变量中寻找

从文件中加载配置

使用spark-submit脚本可以加载默认的Spark配置，从属性文件中传递给你的应用，默认情况下，它会在Spark目录中conf/spark-default.conf中。更多信息，参考Sparkconfiguration
http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#loading-default-configurations
加载默认配置，这样可以避免Spark提交一部分确认的属性，例如，如果spark-master设置了一个属性，你可以安全的把它忽略。在一般情况下，SparkConf拥有最高的优先级，然后提交spark-submit补充一些缺省的文件。

如果有不清楚的配置选项，可以使用Spark的调试信息--verbose选项

先进的依赖性管理

使用spark-submit程序jar文件以及--jars包含的选项将自动转移到集群，Spark使用以下的url方式允许不同形式的文件传播

file:绝对的路径 file:/URI是由driver的HTTP文件服务器的服务，每一个执行者吧文件从driver拖动到HTTP服务器上面。

HDFS：HTTP：HTTPS:FTP:这些文件同样是从URI拖下文件

local：local：从本地运行，默认每个文件作为工作节点的本地文件存在，这意味着没有网络IO会发生，以及大的文件或者包，push到每个工作者，或者通过NFS共享，GlusterFS等。

请注意，包和文件为每个sparkcontext的复制到工作目录中的各执行器节点，这样可以使用大量空间，随着时间的推移，需要清理。Mesos是自动清理，并与Spark独立自动清理，可以配置spark.worker.cleanup.appDataTtl属性

Python等效，.py文件可以用来分发，.egg.zip和.py库用于执行

更多的信息

一旦你部署你的应用，集群模式概述介绍参与分布式执行的组件，以及如何监控和调试应用程序。